(データマイニング班) やっとこさの4週目は線形回帰モデルの実装を通した演習

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大学スケジュールのおかげでちょくちょく休みが入ってるのでなかなか進まず、やっとこさ4週目です。単に4回目をこなすというだけではなくて、復習の復習の復習、、、と、忘れてしまってることを前提に振り返り時間をそこそこ長めに取ってやってます。その方が繰り返しにもなることはなるけど、ここまで間が空いた繰り返しの効果は「ほぼ毎回初出でやってる場合」と大差ないのだろうなとも思われ。ちょっと悲しい。。

そんなこんなで4週目はこんな内容でした。最小二乗法ベースでの実装演習ということで、クラス設計したり細かく動作確認してcommit&pushしたり。そろそろ前半戦(機械学習概観)に一区切りかなー。

  • 事例紹介: 分類・クラスタリングの例数件。ツイートのジャンル分類に基づくプロファイリング。画像データの特徴量クラスタリングによる代表特徴生成。
  • 振り返り1: 機械学習概観、教師あり/なし学習、分類問題、回帰問題、クラスタリング問題
  • 検討演習: 回帰問題
  • 振り返り2: モデル、線形回帰モデル、仮説、損失関数、目的関数、最小二乗法
  • 実験テキストPDF: 最小二乗法、解法例、線形回帰モデルのクラスデザイン、Numpy+Pythonチュートリアル、グラフ描画
  • Python演習3週目
  • 課題: 「機械学習 はじめよう」の第8回第9回第11回(最低1記事読もう)